Le présent document expose les analyses préliminaires réalisées dans le cadre d’un stage de première année à l’ENGEES réalisé à la Direction Régionale Bretagne de l’Office Français de la Biodiversité. Il vise à esquisser ce que pourrait être des “conditions de référence” pour le chevelu hydrographique dans l’HER de niveau 1 “massif armoricain”. L’établissement de telles références fournirait une base pour l’ingénierie écologique de restauration de ces petits cours d’eau dans la région.
Dans cet objectif, des données ont été collectées par plusieurs étudiants stagiaires entre 2013 et 2022 sur des ruisseaux réputés non-impactés. Il s’agissait de caractériser finement les caractéristiques hydromorphologiques du lit mineur et de la ripisylve pour des tronçons de rang de Strahler allant de 1 à 4, avec une majorité de cours d’eau de rang 1. Les caractéristiques principales des bassins versants en amont des tronçons ont été obtenues par géotraitement sous le logiciel QGis.
Afin de mettre en perspective les résultats obtenus, les mêmes analyses ont été menées sur les cours d’eau qualifiés “de référence” de l’IED Carhyce en sélectionnant la même hydro-écorégion. Les protocoles de terrain ne sont pas identiques, cependant certaines grandeurs vairiables sont similaires et se recoupent.
# chargement des packages
library(tidyverse)
library(plotly)
library(flextable)
# chargement du tableau de données au format RData
load(file = "../processed_data/ref.RData")
Le tableau assemblé comprend 139 lignes correspondant à 74 cours
d’eau d’étude DR Bretagne et 65 cours d’eau IED Carhyce. Il a été
distingué, parmi les sources de données de la DR OFB Bretagne, celles
issues de Galineau (2020) des autres (Jan, 2013 ; BOSSIS, 2014 pour les
rangs 1) car il s’agit de cours d’eau intermédiaires, en terme de
taille, entre, d’une part, les rangs 0 et 1 (autres stages) et, d’autre
part, des cours d’eau plus importants (Carhyce). La variable
etiquette est obtenue par concaténation de la référence de
la station et du nom du cours d’eau car aucune de ces variables n’est
renseignée dans 100% des cas.
ref %>%
select(-Code_tron,
-dist_inter_rad,
-Coef_sinuo) %>%
mutate(pente_eau_m_m = round(pente_eau_m_m, 5)) %>%
DT::datatable()
L’hypothèse sous-jacente aux analyses est que les caractéristiques naturelles d’un bassin versant “contraignent” celles de son réseau hydrographique. Le phénomène est bien connu sur les grands cours d’eau, mais les têtes de bassins ont été beaucoup moins étudiées.
Les caractéristiques du bassin qui vont être prises en compte ici sont :
Les variables de réponse sont la largeur et la hauteur de plein bord (moyennes sur l’ensemble des transects).
Dans un premier temps, on observe les relations des variables deux à deux.
Sur le graphique ci-dessous, une droite de régression a été calée pour chaque jeu de données. La courbe grise en pointillés indique une tendance non linéaire sur l’ensemble des données.
# chargement du tableau de données au format RData
load(file = "../output/graphiques_bivaries.RData")
g_pente_sbv
En échelle log-log, le lien entre les deux variables explicatives est fort. Il est possible que la relation soit plutôt curvi-linéaire que linéaire. La relation est décroissante, donc sans surprise la pente est d’autant plus faible que le site est en aval (bassin plus grand).
Les plus petits bassins sont bien ceux du jeu de données de référence, les plus grands ceux de Caryce et ceux de Galineau (2020) en position intermédiaire. Il peut être constaté dans ce premier graphique une première discontinuité de la pente en fonction de la taille du bassin-versant : certaines pentes de stations issues du jeu de données de référence sont assez faibles.
Quelques points sont très éloignés du schéma général et méritent des vérifications (ex : Ref_0065, ou bien le Dolo dans Carhyce).
g_lpb_pente
g_lpb_sbv
g_hpb_pente
g_hpb_sbv
#g_lh_pente
#g_lh_sbv
g_densite_lh
Le rapport largeur sur hauteur n’est lié nettement ni à la pente ni à la surface du bassin versant. Il apparaît en revanche que la valeur moyenne de ce rapport est inférieure dans le jeu de données “têtes de bassin” en comparaison des deux autres jeu.
Pour évaluer les effets combinés des deux variables explicatives, des régressions multiples ont été réalisées.
# chargement du tableau de données au format RData
load(file = "../output/modeles.RData")
modeles %>%
rename(`Surface BV` = `log(Surface_BV_km2, base = 10)`,
`Pente` = pente_eau_m_m,
Constante = `(Intercept)`) %>%
mutate(r2 = round(r2, 2)) %>%
flextable() %>%
set_table_properties(layout = "autofit", width = 1) %>%
align(align = "center", part = "all") %>%
hline(i = c(3, 6) )
Variable dépendante | Jeu de données | Constante | Surface BV | Pente | r2 |
Lpb | tbv_ref | 0.163 (***) | 0.287 (***) | 2.305 (*) | 0.44 |
Lpb | gallineau_2020 | 0.099 (NS) | 0.484 (***) | 3.141 (NS) | 0.93 |
Lpb | carhyce_ref_armo | 0.09 (*) | 0.432 (***) | 7.787 (**) | 0.91 |
Hpb | tbv_ref | -0.47 (***) | 0.406 (***) | -0.153 (NS) | 0.55 |
Hpb | gallineau_2020 | -0.494 (**) | 0.247 (**) | -6.064 (NS) | 0.84 |
Hpb | carhyce_ref_armo | -0.521 (***) | 0.26 (***) | -4.542 (NS) | 0.73 |
l_h | tbv_ref | 0.606 (***) | -0.167 (*) | 2.789 (NS) | 0.10 |
l_h | gallineau_2020 | 0.862 (**) | 0.075 (NS) | -2.888 (NS) | -0.28 |
l_h | carhyce_ref_armo | 0.643 (***) | 0.141 (***) | 13.831 (**) | 0.36 |
La superficie du bassin versant, avec des coefficients toujours significatifs, est clairement la principale variable qui contribue à expliquer la forme du lit. Ces coefficients sont tous positifs, indiquant un clair effet taille : plus un bassin versant est grand, plus le cours d’eau est large et profond.
L’effet de la pente n’est signigicatif que sur un modèle, avec une
p-value entre 0.05 et 0.01, ce
qui n’est pas très convaincant, d’autant que le coefficient est positif,
à l’inverse de l’attendu (en règle générale quand un cours d’eau est
large, il est en plaine donc sa pente est faible). Il s’agit
vraisemblablement d’une mauvaise estimation de ce coefficient, ce qui
arrive quand les variables explicatives sont corrélées entre elles.
Les coefficients de détermination ajustés r² sont plus
faibles pour les têtes de bassins versants que pour les deux autres jeux
de données, malgré l’effet très significatif de la surface du bassin
versant. Sur ces deux autres jeux de données, ils sont particulièrement
élevés (>0.90) pour la largeur plein bord
Lpb. Ils sont de l’ordre de 0.80 pour la
hauteur plein bord Hpb.
Intéressant. Besoin de faire des vérifications sur certains points suspects.